가져온 모델 돌려보려고 requirements.txt 를 확인도 안하고 모두 설치해부렀다.
pytorch도 설치되는걸 보면서 설마,,,하면서 불안불안했는데 역시,,, 왜 항상 불안한 예감은 틀리지 않을까,,,
에러는 이미 났고 답은 해결뿐이다,,
해결 방법
1) 아래 사이트에서 본인 GPU에 맞는 Compute Capability를 확인한다
CUDA GPUs
Your GPU Compute Capability Are you looking for the compute capability for your GPU, then check the tables below. NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-intensive ta
developer.nvidia.com
* 혹시나, 본인이 사용하고 있는 모델명이 생각나지 않는다면 아래 글 참고 (Linux, Ubuntu에 한해서)
2021.07.01 - [분류 전체보기] - Ubuntu 장착된 GPU 모델 확인 방법
필자는 Geforce RTX 3070을 사용하고 있기 때문에, 아래 사진의 테이블을 눌러 Comput Capability를 확인했다
2) 아래의 명령어를 통해 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 환경변수를 자신이 사용하는 GPU의 compute capability 숫자로 설정해준다
필자는 위 1)에서 처럼 compute capability가 8.6이었기 때문에 다음과 같이 8.6을 입력해줬다
$ export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=(본인의 compute compability)
예시) $ export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.6
3) pytorch 삭제 후 재설치
conda uninstall pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia* 설마 conda를 사용하지 않고 환경 설정을 하려고 했다면,,, conda부터 설치하고 오자,,,
그래도 에러가 난다면, 아래 Pytorch 공식 사이트에서 본인 환경에 맞는 더 정확한 설치 명령어 확인해볼 것을 추천한다
PyTorch
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
pytorch.org
